0)#第二步:进行float32形式转换float32_img =np.float32(img)#第三步: 使用cv2.dft进行傅里叶变化dft_img = cv2.dft(float32_img, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)#第四步:使用np.fft.shiftfft()将变化后的图像的低频转移到中心位置dft_img_ce =np.fft.fftshift(dft_img)#第五步:使用...
img = cv2.imread('1.jpg',0) dft = cv2.dft(np.float32(img),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1])) #傅里叶变换 rows, cols = img.shape crow,ccol = rows/2 , cols/2 ...
cv2.dft(原始图像,转换标识) 这里的原始图像必须是np.float32格式。所以,我们首先需要使用cv2.float32()函数将图像转换。而转换标识的值通常为cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT,用来输出一个复数阵列。 经过cv2.dft()函数的变换后,我们会得到原始图像的频谱信息。此时零分量与Numpy库实现一样都不在中心位置。这里我们还是需要...
DftFlags Static DFT_INVERSE := 1 Static DFT_SCALE := 2 Static DFT_ROWS := 4 Static DFT_COMPLEX_OUTPUT := 16 Static DFT_REAL_OUTPUT := 32 Static DFT_COMPLEX_INPUT := 64 Static DCT_INVERSE := OpenCV.DFT_INVERSE Static DCT_ROWS := OpenCV.DFT_ROWS ; BorderTypes Static BORDER_CONSTANT...
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) # 傅里叶逆变换 iimg = cv2.idft(ishift) # 返回傅里叶变换后iimg的幅值 res2 = cv2.magnitude(iimg[:,:,0], iimg[:,:,1]) 六. 实验:python的cv库和numpy库实现图像傅里叶变换及反变换 ...
import cv2 as cv import numpy as np print("hello") img=cv.imread("F:\\image\\11.jpg",cv.IMREAD_COLOR) #读取图像cv.IMREAD_UNCHANGED,cv.IMREAD_GRAYSCALE cv.imshow("ok",img) #显示图像 #cv.imwrite('C:\\Users\\shirley\\Desktop\\22.jpg',img) #保存图像 ...
dft(a, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) self.H1 += cv2.mulSpectrums(self.G, A, 0, conjB=True) self.H2 += cv2.mulSpectrums( A, A, 0, conjB=True) self.update_kernel() self.update(frame) Example #4Source File: mosse.py From PyCV-time with MIT License 6 votes def update(self...
DFT_COMPLEX_OUTPUT) self.H1 += cv2.mulSpectrums(self.G, A, 0, conjB=True) self.H2 += cv2.mulSpectrums( A, A, 0, conjB=True) self.update_kernel() self.update(frame) Example #20Source File: SudokuExtractor.py From SolveSudoku with MIT License 6 votes def pre_process_image(img...
DftFlags Static DFT_INVERSE := 1 Static DFT_SCALE := 2 Static DFT_ROWS := 4 Static DFT_COMPLEX_OUTPUT := 16 Static DFT_REAL_OUTPUT := 32 Static DFT_COMPLEX_INPUT := 64 Static DCT_INVERSE := OpenCV.DFT_INVERSE Static DCT_ROWS := OpenCV.DFT_ROWS ; BorderTypes Static BORDER_CONSTANT...
(img),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_shift=np.fft.fftshift(dft) magnitude_spectrum=20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1])) print(magnitude_spectrum) # DFT的幅度频谱 # sobel、laplacian是高通滤波器 imshow(magnitude_spectrum) show() # 输出结果的中心部分更白(亮)...